资本市场、互联网金融对银行绩效的影响——基于异质性视角

博士）

一、引言

伴随着我国金融业的快速发展和金融改革的不断深化，我国的金融体系结构发生了质的变化，已经从原来的国有大银行占主体的局面向银行与非银行金融共同发展、多种所有制银行遍地开花的局面转变，其中以资本市场和互联网金融的发展最为明显，这种变化不可避免地冲击了我国商业银行。

2013年6月13日余额宝正式推出，短短五个月后余额宝的规模突破1000亿元，成为中国基金史上首只规模突破千亿元的基金。一时间，掀起了一波互联网金融浪潮，众多基金、保险和理财产品纷纷与互联网公司、电商平台开展合作，形成网上金融新模式；各类新型金融交易（第三方支付、P2P网络借贷、众筹和数字货币等）短时间内呈现爆发式增长。以P2P网贷为例，2011年我国拥有的P2P网贷公司仅为214家，2012年为298家，而到了2013年剧增到814家，增长了173.2%，截至2015年已达到2985家。

从规模来看，P2P网贷交易从2011年的84.2亿元，到2013年的975.5亿元，再到2015年的6011.4亿元，翻了近70倍，年均增长率达到137%。由此可见，互联网金融的崛起和发展已经成为我国金融体系的重要组成部分，而且这种变化是短期而迅速的。同时，我国资本市场的发展变化也不可忽视。尽管我国资本市场发展还存在很多问题，但不可否认的是，以股票市场为代表的资本市场已经成为我国金融体系的重要组成部分。近十五年来，我国上市交易的股票数量在稳步增长，从2002年的1311只到2015年的2909只，增长了一倍有余。从总市值来看，虽然存在一定的波动，但总体也是呈现增长的趋势，从开始的4万亿元左右，到2015年的超过58万亿元，增长速度飞快。除了数量和规模方面，我国还在2014年11月17日正式开通了沪港通并在2016年12月5日正式开通了深港通，这标志着我国资本市场的对外开放又迈出了重要的一步。以上种种变化，让越来越多的人认识到资本市场举足轻重的地位。

面对复杂的金融体系变化，本文抓住对商业银行影响最大的两个因素——资本市场和互联网金融，考察它们对商业银行经营绩效的影响，对比它们存在的共性和差异，通过对不同所有制银行的比较分析，来加深对不同银行的个性化认识。本文的研究成果，将为监管部门、商业银行以及相关研究人员理解不同时点、不同对象下商业银行的绩效变化提供帮助。

二、理论分析与研究假设

（一）资本市场与银行绩效

依据经典的企业融资理论，企业的外部融资方式主要有股权融资和债权融资两大类。股权融资一般具有以下特点：长期性，股权融资筹集的资金没有到期日，企业无需归还由股权融资而获得的资金，因此其具有长期性；不可逆性，通过股权融资获得的资金不需要到期归还，投资者只能在二级市场上实现资金的收回，对企业本身的资金量是没有影响的，因此具有不可逆性；无负担性，通过股权融资获得的资金虽然需要支付股利，但是股利的支付是根据企业的经营状况而定的，因此，在一定程度上不会对企业形成负担。目前我国股权融资主要是通过在资本市场上发行股票，或者是进行配股、债转股的方式实现的。债权融资具有以下特点：短期性，通过债权融资获得的资金需要到期偿还，因此在使用时间上表现为短期性；可逆性，企业通过债权融资获得的资金到期时需要偿还本金，即资金最终仍然会回到资金供给者手中；负担性，企业通过债权融资获得的资金到期时不仅需要归还本金，还需要支付一定的利息，作为获得资金使用权的偿付。目前，我国企业获得债权融资一般是通过向银行贷款和发行公司债券等方式实现的。

作为企业外部融资服务的两个重要主体，资本市场和商业银行各有特点，存在一定的竞争关系。商业银行作为一种企业类型，其本身也可以利用资本市场来获得融资，发展壮大，二者又存在重要的互补关系。概括来说，它们存在对立统一的两个方面。从已有的研究来看，二者的对立统一关系具体表现为以下两方面：

一方面，金融市场的发展，为商业银行提供了上市的机会，商业银行自身可以通过上市获得更多的资本补充，提高自己的资本充足率，提高盈利能力（朱明秀、吴奇，2013）。商业银行通过上市可以优化自身的股权结构，重新调整自身的治理结构（吴金旺，2010）；通过上市的相关要求改造，会剥离大量的不良资产，大大降低风险承担水平，进而提高绩效（付巍伟，2015）。金融市场的发展也为商业银行提供了开展更多中间业务的机会，商业银行可以代理证券公司、基金公司等开展相关业务，增加非利息收入，提高绩效（于晓娟，2004）。资本市场进行的并购重组等交易活动也给商业银行带来了新的业务机会。股票市场、债券市场等是重要的信息反馈平台，有着经济晴雨表之称，通过这些市场，商业银行也可以获得大量的行业、企业信息，从而提升对风险的感知和应对能力，对客户信息进行更加及时、全面的了解，进而提高经营管理绩效（曾力、朱民武，2015）。由此本文提出以下假设：

H1.1：资本市场发展有助于提升银行绩效。

另一方面，金融市场的发展为企业提供了另一种可供选择的融资渠道，这样会分流一部分商业银行的客户资源。由于现在对企业上市设置了较高门槛，能够上市的企业一般都是比较优质的企业，这样留给银行的客户质量整体下降了，从而会提升银行风险、降低银行绩效（孙森、陈曦，2006）。股票、债券和基金等新投资理财工具的出现，也分流了居民的存款，减少了银行的资产来源，银行将面临更高的资金成本，这也降低了银行的盈利水平（曹啸、卜俊飞，2016）。当银行拥有上市公司这样的客户时，上市公司的股价波动将会影响公司的违约风险，进而传导给商业银行，加剧银行风险。金融市场的发展，尤其是对外开放，也加强了股票市场与其他市场或国外市场的联系，这样将会形成快速的风险传导渠道，加速市场风险的扩散与传播，不可避免地会对商业银行造成损害（曾力、朱民武，2015）。由此提出与前文相对的备择假设：

H1.2：资本市场发展会降低银行绩效。

（二）互联网金融与银行绩效

互联网金融从萌芽到快速发展，带动了整个金融体系资源配置的变化，对传统商业银行盈利模式带来了巨大冲击，这已经成为人们的共识。互联网金融作为一种利用互联网技术来实现资金供求匹配的新兴业态，为金融消费者带来了新的获取金融服务的渠道以及不一样的服务体验。目前，最具代表性的互联网金融服务模式主要包括第三方支付、P2P网络借贷、众筹，它们在金融服务渠道、小额信贷、消费金融等方面具有规模效应、风险分散、快速便捷等诸多优势。作为传统的提供金融服务的主体，商业银行在面临这一新生商业模式时，受到的影响也是复杂而多样的。

首先，从互联网金融的定义上来看，学术界还存在较大分歧，这也直接影响着人们对互联网金融带来影响的认识。谢平等（2012）的研究表明，互联网金融对传统金融存在颠覆性的冲击，它是一种新生的金融业态，不同于直接融资和间接融资的第三者金融模式。也有一些学者认为，互联网金融的本质还是金融，对传统的金融业态不会产生颠覆性的影响。但不可否认的是，互联网金融的出现必然会给传统金融模式带来改变（吴晓灵，2014）。其次，是互联网金融对商业银行影响的相关研究。宫晓林（2013）的研究表明，互联网金融提升了相关金融资源的获得性，更多的普通群众可以更加方便、快捷地接触到相关金融服务，同时它也将有助于缓解信息不对称问题；它在配置金融资源上的去中介化的特点，一定程度上分流了商业银行的存款来源，使得银行的资金成本提高、盈利下降。以P2P网贷为代表的互联网金融平台将会使大量的金融零售服务从商业银行转移到互联网平台，而移动支付带来的支付习惯的养成，将会降低客户对商业银行的粘性，引起商业银行客户的流失；基金等理财产品的门槛和交易成本的大大降低，也给商业银行的存款带来了巨大威胁。由此本文提出以下假设：

H2.1：互联网金融发展会降低银行绩效。

有不少研究表明，互联网金融能够给商业银行带来技术溢出和新的机遇。沈悦、郭品（2015）通过“文本分析法”构建了我国互联网金融发展指数，实证检验了我国互联网金融发展对商业银行全要素生产率的影响，研究结果表明：互联网金融的发展能够显著提高商业银行的全要素生产率，尤其是对股份制银行的影响更加明显。黄锐、黄剑（2016）基于2006～2014年我国98家商业银行的数据，构建动态面板模型进行实证研究，发现互联网金融通过技术溢出效应，提升了商业银行的盈利能力；同时也对商业银行存贷款规模和增速造成不利冲击，并提高其风险水平；相对于大型商业银行，上市股份制商业银行盈利能力提升幅度较大，贷款规模下降趋势更明显，风险水平上升幅度则较小。因此，发挥互联网金融在健全和完善金融体系方面的积极作用，关键在于加快商业银行等传统金融组织的改革，提升创新能力、服务能力和风险防控能力。尽管不少研究表明互联网金融会给商业银行带来冲击，但这种冲击应该是短期的、有限的。从技术的示范效应、溢出效应以及互联网金融和商业银行的融合发展来看，长期而言，互联网金融将会推动更加高效、优质的银行业服务出现，带动银行绩效提升。由此本文提出与H2.1相对的假设：

H2.2：互联网金融发展会提升银行绩效。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

依据数据的可靠性、可得性和有效性，本文最终以我国16家上市商业银行2002～2015年的年度非平衡面板数据作为研究样本，数据来源为中国金融年鉴、各银行披露的年报、国泰安数据库、Wind资讯数据库，宏观层面的数据来源于国家统计局，金融市场发展等相关数据来源于中国人民银行，互联网金融发展指数来自刘忠璐（2016）的相关研究。本文选取的16家上市银行如下：工商银行、建设银行、农业银行、中国银行、交通银行为国有银行，光大银行、华夏银行、民生银行、平安银行、兴业银行、浦发银行、招商银行、中信银行为全国性股份制银行，北京银行、南京银行、宁波银行为城市商业银行。它们的资产总规模占银行业的七成左右，且公司治理完善，财务数据比较真实可靠，能很好地代表中国银行业的总体情况。

（二）变量定义

1.被解释变量：银行绩效。参照国内外已有的对银行经营绩效的相关研究，本文选取商业银行的资产收益率（ROA）作为商业银行经营绩效的衡量指标。考虑到商业银行的高负债特点，资本收益率（ROE）对银行的经营绩效的衡量不是太准确，而资产收益率（ROA）能够更加全面地体现银行的经营成果，是更合适的度量指标。

2.解释变量。①资本市场。资本市场发展程度的度量，本文从社会融资角度着眼，根据中国人民银行对社会融资的分类，选取资本市场融资额与社会融资总额的比率作为资本市场发展指标的替代变量。一般来说，资本市场融资额在社会融资总规模中占比越高，代表金融市场发展程度越高，反之则越低。②互联网金融。本文借鉴刘忠璐（2016）的相关研究，用互联网金融发展指数来衡量互联网金融发展状况，即采用“文本挖掘法”，发掘互联网金融发展的相关词汇的年度词频，并基于此构建互联网金融发展指数，指数越大代表互联网金融发展得越好。

3.其他变量。①宏观经济周期。衡量宏观经济周期的指标一般选取GDP增长率变化情况，本文参考蒋海、陈静（2015）相关研究的做法，对去除通货膨胀后的真实GDP增长率进行HP滤波处理，得到实际增长率中去除长期趋势后的剩余部分，从而能更好地反映经济周期性波动。②货币供应量。货币政策对商业银行的经营绩效有重要的影响（朱宏泉等，2014），本文选取货币供应量M2的增长率作为货币政策的替代指标。③银行资本缓冲。更多的资本能吸收更多的风险，而且资本越充足反映银行受到了越多的资本监管，资本缓冲越多，银行经营越稳健。然而资本越多，银行特许权价值越低，为弥补损失，银行会“变本加厉”地从事高风险活动。本文选取商业银行资本充足率超出监管要求8%水平的部分衡量资本缓冲。④银行资产规模。刘海云等（2005）的相关研究表明大银行投资组合更丰富，能更好地分散风险。但根据“大而不倒”假说，规模较大的银行因为其系统重要性，会受到政府的隐性救助，从而表现出较高的风险偏好，相反小银行因难以受到此优待而会审慎经营。本文选取商业银行的年末资产总规模作为该指标的度量。⑤银行贷款增长率。商业银行的经营绩效很大程度上依靠银行信贷规模的扩张，研究商业银行的绩效很有必要考虑商业银行的信贷行为，银行贷款增长率是反映银行信贷行为的重要变量（黄锐、黄剑，2016）。

模型中出现的主要变量及其定义如表1所示：

表1 变量名称及定义

（三）模型构建

本文在国内外已有研究的基础上，综合考虑货币政策、银行规模、经营状况与外部监管等因素，建立了一个多元回归面板模型。考虑到银行之间存在的差异，将通过Hausman检验来选择是采用固定效应模型还是随机效应模型。

模型（1）、（2）是为了分别检验两种不同金融构成部分变化对商业银行经营绩效存在的影响，同时加入了银行贷款增长率、货币供应量增长率、银行规模、经营状况与外部监管的控制变量；模型（3）中同时引入了两个解释变量，综合考察它们对商业银行经营绩效的影响，并比较它们影响的差异。

上述模型中被解释变量是商业银行的经营绩效，用商业银行的资产收益率（ROA）衡量；解释变量分别是资本市场融资占比（market）、互联网金融发展指数（intf）；其他变量包括宏观经济周期（gcycle）、货币供应量（M2）、银行资本缓冲（buf）、银行贷款增长率（gloan）以及银行资产规模（lnsize）；i为银行的标识，t为年份的标识。

所选样本中包含国有银行和股份制银行，已有研究表明互联网金融发展对银行经营绩效产生的影响会因股权结构的异质性而产生差异。本文参照相关文献的做法，为考察资本市场发展和互联网金融对不同所有制银行的差异化影响，通过划分子样本的方法分别对模型（1）～模型（3）进行检验。

四、实证分析

（一）描述性统计

本文对数据进行如下处理：金融市场融资比重、货币供应量变化、资本缓冲与资产收益率等采用百分比数据；互联网金融发展指数为标准化的指数；资产规模为以亿元为单位的对数值。各变量的描述性统计见表2。

从表2中可知，样本银行的资产收益率（ROA）的均值为0.978，即商业银行在这段时期平均实现了0.978%的资产收益率，其标准差为1.015，最小值为0.010，最大值为14.530，说明银行的绩效存在较大的差异。这种差异是由什么造成的呢？还是很值得探究的。再看代表互联网金融发展的指数，均值为0.337，标准差为0.400，最小值为0.000，最大值为1.278，数据的分布变化较大，尤其是极差很大，说明我国的互联网金融在发展过程中变化较大，具体的历史趋势详见后文的相关说明。代表金融市场发展程度的market从均值、标准差、最小值和最大值来看也是比较分散的，表明金融市场的比重变化应该是比较大的。其他变量中，宏观经济波动较大，货币供应量也存在较大的波动性，商业银行的资本缓冲也比较分散，由于存在大中银行，银行的资产规模也变化较大。样本跨过了一定的经济周期，银行贷款也存在大起大落，贷款增长率波动也较大。

表2 描述性统计（全样本）

为进一步比较国有银行和非国有银行的差异，本文进行了分样本的描述性统计，表3给出了国有银行的主要变量的描述性统计结果，表4给出了非国有银行的主要变量的描述性统计结果。在此，首先比较其经营绩效的差别，可以发现：就平均水平而言，国有银行的绩效水平高于非国有银行。在资本缓冲方面，平均而言国有银行的资本缓冲要高于非国有银行的资本缓冲，在分布上，非国有银行的离散程度要大于国有银行；从贷款增长率看，平均而言国有银行的贷款增长率要高于非国有银行的贷款增长率，国有银行的盈利优势还没有完全失去；再看资产规模，国有银行平均而言远高于非国有银行，这个差异最为明显。

表3 描述性统计（国有银行）

表4 描述性统计（非国有银行）

（二）相关性分析

接下来本文将对变量之间的相关关系进行简单的分析，表5给出了变量之间的相关系数。首先看资产收益率（ROA）与互联网金融发展指数，其相关系数为0.289，通过了1%的显著性水平检验；资产收益率（ROA）与金融市场融资比重的相关系数为0.385，也通过了1%的显著性水平检验。两个指标与银行绩效的相关系数都为正且也是显著的，说明它们与银行的绩效存在重要的关系。互联网金融与资本市场的相关系数为0.658，通过了1%的显著性水平检验，说明两者的发展存在很强的相关性，其影响也存在一定的替代性。其他变量中，M2的增长率、资本缓冲、资产规模和贷款增长率与资本市场有显著的相关关系，M2的增长率、资产规模和贷款增长率与互联网金融都是显著相关的。但是，总体而言大部分变量之间的相关系数在0.5以下，不存在严重的多重共线性。

表5 相关系数

（三）回归分析

基于前文的模型设定，分别对互联网金融、资本市场与银行经营绩效的关系进行实证分析，即分别对模型（1）、模型（2）和模型（3）进行估计，结果如表6所示。

在对模型进行估计前，先对估计模型进行了Hausman检验，以选择是采用固定效应模型还是随机效应模型，检验结果表明：对模型（2）采用固定效应模型，对其他模型采用随机效应模型。通过观察回归结果可以看到，互联网金融发展指数对银行绩效的回归系数为0.7979，且在1%的水平上显著，这说明互联网金融发展与银行绩效呈现显著的正向关系，互联网金融发展有助于提升商业银行的经营绩效。也就是说，互联网金融发展可能会在短时间内对银行造成一定的冲击，使银行的盈利水平下降，对商业银行的经营绩效造成不利影响。但长期来看商业银行能够积极变革，不断发展和改善自身的经营管理，与互联网金融形成良性互动，加强学习互联网金融带来的风险管理和经营模式的有益经验，不断提升自己的风险管理能力和经营效率，可以在对冲不利影响的同时提升商业银行的经营绩效。

金融市场融资比重对银行绩效的回归系数为0.0437，且在5%的水平上显著，这说明金融市场融资比重与银行绩效呈现显著的正向关系，随着金融市场为实体经济提供的融资比重越来越大，商业银行的经营绩效也越来越大。金融市场的发展可能冲击了银行主导的间接融资市场，但也为银行提供了新的资本渠道，补充了银行资本金，改善了银行的治理水平，从而增加了经营绩效。总体看来，金融市场融资比重的增长，提升了商业银行的经营绩效。同时将互联网金融与资本市场发展考虑进去，如第（3）列所示，资本市场和互联网金融的回归系数都为正，且都是显著的，不过资本市场的系数显著性要高于互联网金融的系数显著性。综合比较可知，资本市场的效应应该比互联网金融的效应更大。再看控制变量，资本缓冲是一直显著的变量，而且也是正向效应，其他变量的回归系数显著性不稳定，相对而言它们不是影响银行经营绩效的重要因素。

接下来，本文分别对国有银行样本和非国有银行样本展开实证研究，探究两种金融变化对不同所有制的商业银行经营绩效的异质性影响。重新对模型（1）～模型（3）进行检验和估计，回归结果如表7和表8所示。

通过观察表7的回归结果可以看出，互联网金融发展对国有银行绩效的回归系数为0.4768，在10%的水平上显著。虽然其符号与整体样本回归时保持一致，但是显著性有了一定程度的降低。金融市场融资比重对国有银行绩效的回归系数为0.0729，依旧在5%的水平上显著，基本与全样本回归保持一致。在综合考虑两个变量时，互联网金融的回归系数不再显著，而资本市场发展的回归系数依旧显著为正，这表明资本市场的发展对国有银行的经营绩效也是有重要影响的，而且是主要的影响因素。回归结果中与银行风险关系最为显著和稳定的变量是银行的资产规模，这也符合国有银行的经营管理、经营绩效与其资产规模有重要关系的现实。

表6 金融结构与银行经营绩效（全样本）

通过观察表8可以看到，非国有银行的回归结果与全样本回归结果差异不大，互联网金融发展、金融市场融资比重对银行经营绩效的回归系数的符号保持不变，金融市场融资占比的显著性水平还有所提升。综合各个结构因素来看，资本市场对非国有银行经营绩效的影响也大于互联网金融带来的影响。

（四）相对重要性分析

下面，我们希望通过比较两个金融结构指标对银行经营绩效的解释力来明确哪个因素才是更重要且更值得关注的。为此本文参考叶德珠（2015）的做法，进行变量间的相对重要性分析。简单地说，相对重要性分析法是通过分析多元回归过程中各解释变量对R2的贡献比重来确定不同解释变量之间的相对重要性。与传统方法相比，相对重要性分析法能够全面地比较由全模型所衍生出来的所有子模型，并比较变量之间的相对重要性。结果如表9所示。由表9可以发现，单独回归中，互联网金融发展、资本市场融资比重的相对重要性排名分别为第二和第二，综合考虑时排名分别为第三和第二。结合表6来看，资本市场的发展对商业银行经营绩效的影响确实比互联网金融发展带来的影响更大。

表7 金融结构与银行经营绩效（国有银行）

表8 金融结构与银行经营绩效（非国有银行）

表9 各解释变量优势分析（全样本）

其他变量中，可以看到宏观经济周期的回归系数存在较大的变化，而且显著性也不是很稳定，但从相对重要性来看，它也是一个对商业银行经营绩效存在重要影响的一个因素。控制变量中，资本缓冲的回归系数在不同的回归模型中始终保持显著为正，在相对重要性的优势分析中，资本缓冲大都处于第一重要的位置，是对商业银行经营绩效影响最大的因素；货币供应量的增长率对商业银行经营绩效的回归系数都不显著且正负号变化不定，优势分析中也表明不是很重要。贷款增长率与银行规模的实证结果与货币供应量增长率基本一致，这里不再赘述。

通过优势分析来对比国有银行和非国有银行的经营绩效影响因素的相对重要性，具体结果如表10和表11所示。国有银行样本中，互联网金融发展、资本市场融资比重单独回归时重要性排名依次为第四和第五，在全部变量排名时为第七和第五，都是非常靠后的，由此可见它们对国有银行绩效的影响是有限的，而真正影响国有银行经营绩效的变量依次是资产规模、资本缓冲和经济波动。而在非国有银行样本中，互联网金融发展、金融市场融资比重单独回归时重要性排名依次为第一和第一，在全部变量排名时为第二和第一。由此可见，对非国有银行而言，经营绩效对这些新金融形式的发展是非常敏感的，通过鼓励其他各类金融形式的发展，可以有效地促进商业银行经营绩效的改善。

表10 各解释变量优势分析（国有银行）

表11 各解释变量优势分析（非国有银行）

五、结论

综合上述研究，本文主要得出以下结论：

第一，互联网金融发展虽然在短时间内会对银行造成一定的冲击，使银行的盈利水平下降，对商业银行的经营绩效造成不利影响，但长期来看商业银行能够积极变革，不断发展和改善自身的经营管理，与互联网金融形成良性互动，在对冲不利影响的同时提升自身的经营绩效。

第二，资本市场的发展并没有给银行主导的间接融资市场带来显著冲击，反而提供了新的资本补充渠道，商业银行通过上市融资，扩充了资本金，有助于扩大经营规模，增强规模效应。此外，上市也有助于商业银行改善公司治理，提高经营管理能力。资本市场的发展也为商业银行带来了众多的业务可能，与证券公司、基金公司和其他金融公司的合作，大大拓展了商业银行的业务范围，从而提高了其经营绩效。总体而言，在样本期金融市场为实体经济提供的融资比重增大，提高了商业银行的经营绩效。

第三，运用相对重要性方法比较两个因素带来的异质性影响，发现资本市场的发展对银行绩效的影响更大，互联网金融对商业银行经营绩效的影响次之。无论是对国有银行还是对非国有银行而言，资本市场的影响都比互联网金融带来的影响大，在采取针对性措施时应该抓住资本市场这个重点。

第四，资本市场和互联网金融对银行绩效的影响因所有制结构而存在显著异质性，互联网金融的发展和资本市场的壮大对国有银行经营绩效的影响远远小于对非国有银行的影响。我国目前的银行体系中，五大国有银行的比重还是比较大的，由于其长期的发展和积累，资本市场和互联网金融的发展很难在短时间给其带来较大的冲击；相反，一般的股份制银行对这些新的金融形式的发展更为敏感。

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